OPTIMALISASI DESAIN PEMBELAJARAN MELALUI INTEGRASI AUGMENTED INTELLIGENCE: SEBUAH TINJAUAN KOMPREHENSIF DAN KERANGKA KERJA
Hero Gefthi Firnando
STIE Gici Business School, Depok, Indonesia
Email: herogefthigicibs@gmail.com
Abstrak
Pada  era  teknologi  pendidikan  yang  terus  berkembang,  integrasi Augmented intelligence  (AI)  menjadi  perhatian  utama  untuk  optimalisasi  desain pembelajaran. Penelitian ini bertujuan untuk memberikan tinjauan komprehensif dan  menyajikan  kerangka  kerja  yang  memadukan  kecerdasan  buatan  dengan kapabilitas  manusia  dalam  konteks  pembelajaran.  Isu-isu  utama  yang  dijelajahi melibatkan  tantangan  desain  pembelajaran  yang  ada  dan  bagaimana  AI  dapat meningkatkan  proses  tersebut.  Tujuan  penelitian  ini  adalah  untuk  menganalisis dampak  integrasi  IA  dalam  desain  pembelajaran,  menyelidiki  metode  atau pendekatan  yang  efektif,  dan menyusun  kerangka  kerja yang  dapat  memberikan pedoman praktis. Metode penelitian kualitatif digunakan dengan melakukan studi literatur  mendalam  dan  analisis  komprehensif  terhadap  implementasi    dalam konteks  pendidikan.Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  integrasi  AI  dapat secara  signifikan  meningkatkan  efektivitas  desain  pembelajaran  dengan memberikan  personalisasi,  umpan  balik  real-time,  dan  adaptabilitas.  Kerangka kerja  yang  diusulkan  memberikan  landasan  bagi  pengembangan  lebih  lanjut dalam  mengoptimalkan  desain  pembelajaran  melalui  pemanfaatan  kecerdasan buatan  dan  kemampuan  manusia  yang  saling melengkapi.  Implikasi  praktis  dan arah  penelitian  masa  depan  juga  dibahas  untuk  memajukan  pemahaman  dan implementasi konsep AI dalam konteks pendidikan.
Kata  Kunci:  Intelligence  Augmented,  Desain  Pembelajaran,  Integrasi  Teknologi,

## Inovasi Pendidikan
1. Pendahuluan Istilah  " Artificial  Intelligence "  atau
"Kecerdasan  Buatan"  muncul  pertama kali  dalam  wacana  ilmiah  oleh  John McCarthy pada tahun 1950-an, namun, konsep  tentang  mesin  yang  dapat meniru perilaku manusia ternyata telah ada  jauh  sebelumnya  (Dawis  et  al., 2022). Proses pemberian  definisi  untuk apa  yang  sebenarnya  merupakan  AI
menjadi  semakin  kompleks  seiring dengan  perkembangan  terus-menerus dalam  ilmu  komputer  (Kurniawan  et al.,  2021).  Secara  umum,  kecerdasan buatan dapat diuraikan sebagai "kemampuan  komputer  digital  atau robot  yang  dikendalikan  komputer untuk  melaksanakan  tugas-tugas  yang umumnya  terkait  dengan  makhluk cerdas"  (Pantan,  2023).  Definisi  yang
sedikit  lebih  canggih  menyatakan bahwa AI adalah "kemampuan
komputer  untuk  belajar  dari  data, berbeda  dengan  pendekatan  yang diprogram  secara  eksplisit"  (Heller, 2019). Melihat kedua definisi ini secara bersamaan,  dapat  dihasilkan  kerangka konseptual  yang  bermanfaat  untuk memahami entitas yang kompleks ini.
Sebagaimana halnya dengan kesulitan  mendefinisikan  AI,  konsep kecerdasan tidak dapat dengan mudah dijelaskan dengan definisi atau seperangkat  parameter  yang  diterima secara  universal.  Dalam  konteks  ini, menjadi  penting  untuk  merangkul pemahaman bahwa kecerdasan sebaiknya  dilihat  sebagai  hasil  dari gabungan yang kompleks dari beragam karakter,  kemampuan,  dan  kualitas. Meskipun  permasalahan  ini  telah menjadi  fokus  perdebatan  dalam perkembangan  konsep  kecerdasan buatan, upaya untuk mencapai pemahaman  yang  lebih  mendalam tentang  sifatnya  terus  berkembang seiring waktu. Sejarah perkembangan AI menunjukkan bahwa setelah diperkenalkan  oleh  McCarthy,  konsep ini telah mengalami perjalanan evolusioner yang mencakup pencapaian seperti kemampuan program untuk memainkan permainan papan  seperti  catur  dan  dam,  serta peningkatan  hingga  AI  yang  dapat bersaing  dengan  kecerdasan  manusia dalam permainan catur melalui prestasi Deep  Blue  dari  IBM  pada  tahun  1997 (Teigens,  n.d.).  Perkembangan  ini menyoroti  bagaimana  teori  dasar
tentang kemampuan kecerdasan buatan  telah  ada  sejak  awal,  namun, kekuatan  komputasi  yang  diperlukan untuk mengaktifkannya belum sepenuhnya tersedia pada waktu itu. Dalam kaitannya dengan perdebatan tentang kecerdasan buatan, muncul  pula  isu-isu  etika  dan pertimbangan filosofis tentang hubungan  antara  kecerdasan  manusia dan  kecerdasan  buatan.  Munculnya teknologi  AI  membawa  ke  dalam diskusi  aneka  permasalahan,  termasuk pertanyaan  tentang  batas  kemampuan AI,  etika  penggunaan  data,  dan dampak sosial yang mungkin dihasilkan.  Oleh  karena  itu,  terdapat kebutuhan  mendesak  untuk  merinci dan  menjelaskan  lebih  lanjut  tentang konsep kecerdasan buatan dan bagaimana  hal  ini  terkait  dengan kemajuan  dalam  ilmu  komputer  dan teknologi.
Salah  satu  teknologi  terkini  yang sedang mengalami  perkembangan pesat  adalah augmented  intelligence , dianggap  sebagai  fase  lanjutan  dalam evolusi penelitian mengenai kecerdasan buatan  (AI).  Pendekatan augmented intelligence menyatakan  bahwa  AI seharusnya  menjadi  bagian  integral dari  pengalaman  manusia,  bukan sekadar  alat  teknologi  yang  berdiri sendiri.  M.  Sharma  menegaskan, “ Augmented intelligence means, in general, the use of technology  to  expand  human  information processing capabilities. ” Maknanya adalah " Augmented intelligence mengandung  arti  umum  penggunaan teknologi untuk memperluas
kemampuan  pemrosesan  informasi manusia" (Sharma, 2019).
Dengan  kata  lain, augmented intelligence mengusung  konsep  bahwa integrasi teknologi dapat meningkatkan kapabilitas  manusia  dalam  memproses dan  menggunakan  informasi  secara lebih efektif. Konsep ini mencerminkan pandangan bahwa AI dapat
memberikan  nilai  tambah  dengan menjadi  mitra  atau  perpanjangan  dari kapabilitas  kognitif  manusia.  Melalui pendekatan  ini, augmented  intelligence diarahkan  untuk  membangun  sinergi positif  antara  teknologi  dan  manusia,
membuka peluang baru untuk peningkatan  produktivitas,  kreativitas, dan  pemahaman.  Oleh  karena  itu, penerimaan augmented intelligence menandai  pergeseran  paradigmatik dalam  cara  kita  memandang  peran teknologi  dalam  mendukung  dan meningkatkan  pengalaman  manusia sehari-hari.
Dalam  konteks  ini,  perluasan makna augmented  intelligence tidak hanya  terbatas  pada  peningkatan kapabilitas individu, tetapi  juga melibatkan  aspek  sosial,  kultural,  dan etika dalam mengintegrasikan teknologi ke dalam kehidupan manusia. Pandangan ini memunculkan pertanyaan  mendalam  tentang  peran teknologi  dalam  membentuk  masa depan  manusia  dan  bagaimana  kita dapat  secara  bijaksana  mengarahkan perkembangan augmented  intelligence untuk melayani kebaikan bersama.
Sayangnya,  tidak  ada  definisi yang pasti untuk augmented intelligence ,
kemungkinan  karena  kompleksitas fenomena  ini  dan  aspek  kebaruan dalam  penelitian  ilmiah.  Seperti  yang ditekankan oleh M. Pasquinelli,
“ Augmented  intelligence  is  an  umbrella- term  used  in  media  theory,  cognitive sciences, neurosciences, philosophy of mind, and  political  philosophy  to  cover  the complex relation between human intelligence  on  one  side,  and  mnemo- techniques and computational machines  on the  other—both  understood  to  be  an expansion  (also  to  a  social  and  political degree)  of  human  cognitive  faculties " Bahwa  “ Augmented  intelligence adalah istilah  payung  yang  digunakan  dalam teori  media,  ilmu  kognitif,  ilmu  saraf, filsafat  pikiran,  dan  filsafat  politik untuk  melibatkan  hubungan  yang kompleks  antara  kecerdasan  manusia di  satu  sisi,  dan  teknik  mnemo  serta mesin  komputasi  di  sisi  lain— keduanya  dianggap  sebagai  perluasan (juga  dalam  aspek  sosial  dan  politik) dari  kemampuan  kognitif  manusia" ( Keyword: Augmented intelligence , n.d.). Konsep  ini  juga  terkait  erat dengan  isu  transhumanisme,  yaitu keyakinan  bahwa  teknologi,  dengan menggabungkannya  dengan  kemajuan penelitian  medis,  bioteknologi,  dan genetika,  memiliki  potensi  untuk meningkatkan  kondisi  manusia  dan memperluas  potensinya  (More  &  Vita- More,  2013). Augmented  intelligence adalah konsep desain yang memfokuskan kolaborasi antara manusia  dan kecerdasan  buatan  untuk meningkatkan kinerja kognitif,
termasuk  pembelajaran,  pengambilan keputusan, dan pengalaman pengguna. Istilah  ini  pertama  kali  diperkenalkan dalam  World  Economic  Forum  oleh QuantumBlack  di  Davos  pada  tahun 2017,  menandai  tingkatan  baru  dalam evolusi  teknologi  kecerdasan  buatan. (Foundation, n.d.) Meskipun  kecerdasan  buatan membawa dampak positif yang signifikan,  ada  kekhawatiran  terkait potensi  pengangguran  massal.  Dalam konteks  ini, augmented  intelligence
menyajikan  pendekatan  yang  berbeda dengan menekankan peranannya
sebagai  penunjang  kecerdasan  buatan, dirancang khusus untuk meningkatkan kemampuan intelektual manusia tanpa menggantikannya  secara  keseluruhan. Sebagai  suatu  gagasan  yang  penuh kompleksitas,  sangat  penting  untuk dipertimbangkan dari perspektif pendidikan dan desain pembelajaran. Dinamika  pesat  di  dunia pendidikan dan teknologi memunculkan  kebutuhan  mendesak akan desain pembelajaran yang efektif. Model  pembelajaran  konvensional terbukti terbatas, mendorong eksplorasi inovasi dan integrasi teknologi  sebagai  langkah  krusial. Salah satu pendekatan yang menjanjikan adalah integrasi Augmented  intelligence (AI)  dalam desain pembelajaran. Meskipun potensi positifnya  cukup  jelas,  tantangan signifikan terkait implementasi teknologi  ini  di  dunia  pendidikan memerlukan pemahaman menyeluruh. Penelitian  ini  muncul  sebagai
respons  terhadap  kebutuhan  untuk
mengoptimalkan  desain  pembelajaran melalui integrasi Augmented intelligence . Fokus  utama  melibatkan  eksplorasi tantangan  praktis,  isu  etika  yang muncul,  dan  dampak  positif  yang dapat dihasilkan. Tujuan utama penelitian  ini  adalah  menginvestigasi dampak  integrasi  AI  dalam  desain pembelajaran.  Selain  itu,  penelitian  ini bertujuan  untuk  mengidentifikasi  cara peningkatan personalisasi dan efektivitas pembelajaran serta menyajikan  pandangan  komprehensif untuk mengarahkan perubahan paradigma dalam pendekatan pembelajaran. Tinjauan  pustaka  ini  mencoba merinci  perkembangan  terkini  dalam desain  pembelajaran  dan  penerapan teknologi Augmented  intelligence (AI)  di konteks pendidikan. Menurut Stevanus (2021),  perkembangan  teknologi  telah memaksa pendidikan untuk mengadopsi  model  pembelajaran  yang lebih  responsif  dan  adaptif.  Studi  oleh Kurdi  (2021),  menyoroti  pentingnya integrasi  AI  dalam  meningkatkan personalisasi pembelajaran, memastikan bahwa pengalaman pendidikan lebih sesuai dengan kebutuhan unik setiap siswa. Dalam penelitian oleh Crowe et al.,  (2017),  penerapan Augmented intelligence dalam  desain  pembelajaran telah  membuka  peluang  baru  untuk inovasi pendidikan. Hal ini menunjukkan bahwa AI dapat membantu  dalam  mengidentifikasi kebutuhan  belajar  individual  dan memberikan  umpan  balik  real-time yang  dapat  meningkatkan  efektivitas
pembelajaran.  Di  sisi  etika,  Sabilla  & Sutanti  (2023),  menyoroti  kebutuhan untuk  memahami  implikasi  etis  dari penggunaan  AI  dalam  pendidikan, terutama  terkait  dengan  privasi  dan keamanan data siswa.
Berbeda dengan penelitian sebelumnya.  penelitian  ini  didorong oleh keyakinan bahwa integrasi Augmented  intelligence dapat  menjadi pendorong utama dalam meningkatkan efektivitas dan relevansi desain pembelajaran di era modern. Dengan menghadirkan
landasan  yang  kokoh  dan  pendekatan holistik,  penelitian  ini  diharapkan dapat  memberikan  wawasan  baru terkait  dampak  integrasi  AI  dalam konteks pendidikan. Melalui pemahaman mendalam tentang tantangan  praktis  dan  isu  etika  yang muncul,  penelitian  ini  berpotensi menjadi  panduan  berharga  untuk pengembangan  desain  pembelajaran yang responsif dan adaptif.

## 2. Metode Penelitian
Penelitian  ini  akan  mengadopsi pendekatan  kualitatif  literatur  untuk mengeksplorasi  optimalisasi  desain pembelajaran melalui integrasi augmented  intelligence .  Melalui  studi literatur  mendalam,  penelitian  akan mengidentifikasi  dan  menganalisis perkembangan  terkini  dalam  desain pembelajaran, augmented  intelligence ,
dan  integrasi  teknologi  dalam  konteks pendidikan.  Analisis  konten  akan dilakukan untuk mengevaluasi berbagai  model  integrasi augmented intelligence ,  sambil  mempertimbangkan
dampak personalisasi pada pencapaian siswa.  Kerangka  kerja  yang  dihasilkan akan memberikan pandangan komprehensif tentang bagaimana augmented  intelligence dapat  diterapkan secara  efektif  dalam  konteks  desain pembelajaran,  dengan  fokus  pada perbaikan efektivitas pembelajaran dan pengalaman siswa.
3. Hasil dan Pembahasan a. Konsep Dasar Augmented Intelligence Augmented intelligence (AI) merupakan  evolusi  dari  kecerdasan buatan  yang  berfokus  pada  kolaborasi antara  manusia  dan  mesin  untuk meningkatkan kinerja kognitif manusia. Konsep  dasar augmented  intelligence melibatkan  pemanfaatan  teknologi untuk memperluas kemampuan manusia,  bukan  menggantikannya. Dengan  memahami  prinsip-prinsip dasar  ini,  kita  dapat  menggali  lebih dalam  tentang  bagaimana  AI  dapat menjadi  mitra  yang  efektif  dalam aktivitas manusiawi. Pada intinya, augmented intelligence menekankan  kolaborasi antara  manusia  dan  mesin.  Ini menciptakan  ekosistem  di  mana kekuatan kognitif manusia dan kecerdasan  mesin  saling  melengkapi, menciptakan  hasil  yang  lebih  baik daripada  jika  keduanya  bekerja  secara terpisah.
Konsep  ini  membawa  ide  bahwa tujuan utama dari AI adalah meningkatkan  kemampuan  kognitif manusia.  Ini  mencakup  penguatan dalam pemahaman, pengambilan
keputusan, pembelajaran, dan adaptasi terhadap lingkungan.
Dalam augmented intelligence ,
teknologi dirancang untuk memberikan pengalaman  pengguna  yang  lebih personal.  Mesin  dapat  memahami preferensi  dan  kebutuhan  individual, menghasilkan  solusi  yang  disesuaikan dengan setiap pengguna.
Salah  satu  fitur kunci  augmented intelligence adalah  kemampuannya untuk memberikan umpan balik secara real-time (Wardani et al., 2023). Hal ini memungkinkan pengguna untuk mendapatkan  informasi  dengan  cepat dan  mengambil  tindakan  yang  sesuai dalam waktu yang singkat.
AI  dalam  konteks augmented intelligence mampu  mengolah  dan menganalisis  data  yang  kompleks dengan  efisiensi  tinggi.  Ini  mencakup pemrosesan  besar  volume  data  dalam waktu  nyata  untuk  menghasilkan informasi yang relevan.
Konsep augmented  intelligence membawa  perhatian  pada  pentingnya etika  dalam  penggunaan  teknologi  ini. Transparansi dalam pengambilan keputusan oleh mesin dan perlindungan  privasi  menjadi  prinsip kunci yang harus diterapkan. Augmented intelligence
memberdayakan  pengguna  dengan memberikan  akses  ke  alat  dan informasi  yang  dapat  meningkatkan kemampuan  mereka.  Ini  menggeser peran teknologi dari pengganti menjadi mitra dalam pencapaian tujuan.
Augmented  intelligence bukanlah substitusi  untuk  kecerdasan  manusia tetapi  lebih  merupakan  integrasi.
Konsep  ini  mengakui  bahwa  keunikan kemampuan manusia, seperti kreativitas  dan  empati,  tetap  tak tergantikan.
Augmented  intelligence dirancang untuk menciptakan solusi yang adaptif. Mesin  dapat  belajar  dari  pengalaman dan  menyesuaikan  pendekatannya sesuai  dengan  perubahan  kebutuhan dan lingkungan.
Dalam konteks inovasi, augmented intelligence memiliki  peran  penting dalam  meningkatkan  pendidikan  dan efisiensi  bisnis.  Dengan  memahami konsep dasar ini, kita dapat merancang aplikasi  yang  memberikan  dampak positif secara lebih luas. Konsep dasar augmented intelligence menciptakan  dasar  untuk memahami  bagaimana  teknologi  ini dapat  berfungsi  sebagai  alat  yang mampu  meningkatkan  kecerdasan  dan kinerja  manusia.  Dengan  merangkul prinsip-prinsip ini, kita dapat memandu pengembangan teknologi ke arah  yang  memberikan  manfaat  nyata dan sejalan dengan nilai-nilai kemanusiaan.
b. Keterkaitan Augmented  Intelligence dengan Teori Pembelajaran Keterkaitan  antara augmented intelligence (AI)  dan  teori  pembelajaran menciptakan  landskap  inovatif  dalam pengembangan  metode  pembelajaran yang  lebih  efektif  dan  responsif. Melalui  pemahaman  bagaimana  AI dapat  diintegrasikan  dengan  prinsip- prinsip  teori  pembelajaran,  kita  dapat merancang  pengalaman  pembelajaran yang lebih relevan dan mendalam.
1) Konstruktivisme dan Personalisasi
Dalam  teori  konstruktivisme,
pembelajaran  dipandang  sebagai suatu proses  konstruksi  pengetahuan  oleh individu  (Masgumelar  &  Mustafa, 2021). Augmented intelligence mendukung prinsip ini dengan memberikan personalisasi pembelajaran. Mesin dapat menyesuaikan  materi  pembelajaran sesuai dengan kebutuhan dan kemampuan setiap siswa. 2)  Teori  Kognitif  dan  Pemrosesan Informasi Teori kognitif menekankan pada  pemrosesan  informasi  oleh  otak manusia (Risda et al., 2023). Augmented intelligence memperluas  konsep  ini dengan  menyediakan  alat-alat  yang mendukung  pemrosesan  informasi manusia.  Mesin  dapat  membantu dalam  analisis  data  kompleks  dan menyajikan  informasi  dengan  cara yang mudah dipahami.
3)  Teori  Behaviorisme  dan  Umpan
Balik Real-Time Prinsip  umpan  balik  real-time yang diusung oleh augmented intelligence mencerminkan aspek
behaviorisme  dalam  pembelajaran. Siswa  mendapatkan  umpan  balik segera terkait tindakan atau keputusan mereka,  memungkinkan  perubahan perilaku yang cepat.
4)  Pendekatan  Humanistik  dan Pemberdayaan Siswa
Augmented  intelligence dapat diterapkan  sesuai  dengan  pendekatan humanistik  yang  menekankan  pada pemberdayaan siswa. Dengan memberikan  akses  ke  alat-alat  yang meningkatkan kreativitas dan
pemecahan masalah, AI  dapat  menjadi mitra  dalam  pengembangan  potensi siswa.

## 5)  Teori  Keterlibatan  Sosial  dan Pembelajaran Kolaboratif
Pembelajaran  kolaboratif  dan keterlibatan  sosial  adalah  prinsip utama dalam beberapa teori pembelajaran (Abbas & Nurbaya, 2020). Augmented intelligence mendukung pembelajaran kolaboratif dengan menyediakan platform yang memungkinkan  siswa  untuk  bekerja bersama dan berbagi pengetahuan. 6)  Teori  Multiple  Intelligences  dan Diversifikasi Pendekatan Pembelajaran Teori  multiple  intelligences menunjukkan  bahwa  setiap  individu memiliki  kecerdasan  yang  berbeda- beda (Rofiah, 2016). Augmented intelligence dapat merancang pendekatan pembelajaran yang beragam,  sesuai  dengan  berbagai  jenis kecerdasan yang dimiliki siswa. 7)  Pembelajaran  Kontekstual  dan
Adaptabilitas Augmented intelligence Augmented  intelligence dapat diintegrasikan dengan prinsip pembelajaran kontekstual. Mesin dapat menyesuaikan  metode  pembelajaran berdasarkan konteks spesifik, menciptakan pengalaman pembelajaran yang lebih relevan. 8) Keterlibatan Emosional dan Antarmuka User-Friendly Teori-teori yang menyoroti keterlibatan emosional dalam pembelajaran  menemui  keterkaitan dengan augmented  intelligence melalui
pengembangan antarmuka yang ramah pengguna  (Janawi,  2019).  Mesin  dapat mendeteksi  dan  merespons  emosi siswa, meningkatkan pengalaman pembelajaran. 9)  Teori  Pembelajaran  Fleksibel  dan Mobilitas Augmented intelligence mendukung teori pembelajaran fleksibel  dengan  memungkinkan  akses ke  sumber  daya  pembelajaran  dari berbagai  lokasi  dan  perangkat.  Ini menciptakan fleksibilitas yang
memungkinkan  siswa  untuk  belajar sesuai dengan kebutuhan mereka. 10) Teori Pembelajaran Seumur Hidup dan Pengembangan Keterampilan Konsep  pembelajaran  seumur hidup dan pengembangan keterampilan  terus-menerus  (Abbas  & Nurbaya,  2020)  dapat  diperkuat  oleh augmented  intelligence .  Mesin  dapat menyediakan  informasi  terkini  dan mendukung perkembangan keterampilan sepanjang hidup. Keterkaitan  antara augmented intelligence dan  teori  pembelajaran menciptakan fondasi untuk pengembangan  strategi  pembelajaran yang  inovatif.  Dengan  merangkul prinsip-prinsip ini, kita dapat menciptakan  lingkungan  pembelajaran yang  lebih  dinamis,  adaptif,  dan berpusat pada kebutuhan individu. c. Kerangka  Kerja  sebagai  Pedoman Praktis untuk Penerapan
Augmented intelligence dalam Pembelajaran Penerapan augmented intelligence
(AI)  dalam  konteks  pembelajaran menuntut  sebuah  kerangka  kerja  yang menyeluruh  dan  praktis.  Kerangka kerja ini tidak hanya mengintegrasikan teknologi AI dengan efektif, tetapi juga memberikan panduan praktis bagi para pendidik  dan  pengambil  kebijakan. Berikut  adalah  kerangka  kerja  yang peneliti  rancang  sebagai  pedoman praktis  untuk  memandu  penerapan augmented
intelligence dalam pembelajaran.
Gambar 20. Kerangka Kerja Augmented intelligence dalam Pembelajaran
Penjelasan  setiap  poin  kerangka kerja di atas, sebagai berikut.
1) Analisis  Kebutuhan  dan  Tujuan Pendidikan a) Identifikasi kebutuhan pendidikan:  Lakukan  analisis menyeluruh  terkait  kebutuhan dan  tantangan  dalam  proses pembelajaran.
Augmented Intelegence dalam Pemberlajaran Analisis Kebutuhan dan Tujuan Pendidikan/Kebutuhan siswa di sekolah
Pemilihan Model Augmented intelligence + Model Pembelajaran Integrasi Augmented intelligence dalam Kurikulum Pelibatan Siswa dan Pendidik Umpan Balik dan Pemantauan Kinerja Skalabilitas dan Keterjangkauan Penyediaan Dukungan Teknis
Evaluasi Periodik dan Peningkatan Berkelanjutan
b) Tetapkan  tujuan  pendidikan: Tentukan  tujuan  jangka  pendek dan  jangka  panjang  yang  ingin dicapai melalui integrasi augmented intelligence . 2) Pemilihan Model Augmented intelligence a) Pilih  model  AI  yang  sesuai: Evaluasi berbagai model augmented  intelligence dan  pilih yang  sesuai  dengan  konteks pembelajaran dan tujuan pendidikan. b) Sesuaikan  dengan  kebutuhan:
Sesuaikan  model  AI  dengan kebutuhan  spesifik  siswa  dan materi pembelajaran. 3) Integrasi Augmented intelligence dalam Kurikulum a) Identifikasi titik integrasi: Tentukan titik-titik dalam kurikulum yang dapat ditingkatkan  dengan augmented intelligence . b) Sintesis dengan metode pengajaran: Integrasikan AI dengan  metode  pengajaran  yang sudah  ada  untuk  memperkuat pengalaman pembelajaran. 4) Pelibatan Siswa dan Pendidik a) Keterlibatan siswa: Libatkan siswa dalam proses pengembangan dan implementasi teknologi  AI,  menciptakan  rasa kepemilikan. b) Pelatihan pendidik: Berikan pelatihan kepada pendidik untuk memahami dan mengelola augmented intelligence dalam lingkungan pembelajaran. 5) Aspek Etika dan Privasi a) Kode  etik  penggunaan  AI: Tentukan kode etik yang mengatur  penggunaan augmented intelligence , termasuk privasi siswa. b) Transparansi: Pastikan transparansi  dalam  pengambilan keputusan AI dan berkomunikasi secara  efektif  kepada  semua pihak terkait.
6) Umpan  Balik  dan  Pemantauan Kinerja a) Mekanisme umpan balik: Sediakan mekanisme untuk mendapatkan  umpan  balik  dari siswa, pendidik, dan sistem AI. b) Pemantauan  kinerja:  Terapkan sistem pemantauan kinerja untuk mengevaluasi  efektivitas  dan dampak  penggunaan augmented intelligence .
7) Skalabilitas dan Keterjangkauan a) Skalabilitas: Pastikan bahwa solusi augmented  intelligence yang dipilih  dapat  diterapkan  secara skalabel seiring dengan pertumbuhan  jumlah  siswa  dan kurikulum.
b) Keterjangkauan:  Pertimbangkan aspek  biaya  dan  keterjangkauan untuk  memastikan  keberlanjutan implementasi  AI  dalam  jangka panjang.
8) Penyediaan Dukungan Teknis
a) Tim dukungan teknis: Bentuk tim dukungan  teknis  yang  dapat merespon cepat terhadap masalah  teknis  dan  memberikan bantuan jika diperlukan.
b) Pemeliharaan  dan  pembaruan: Tetapkan  jadwal  pemeliharaan
rutin  dan  pembaruan  untuk menjaga ketersediaan dan kinerja optimal sistem AI. 9) Evaluasi  Periodik  dan  Peningkatan Berkelanjutan
a) Evaluasi  rutin:  Lakukan  evaluasi periodik  terhadap  implementasi augmented  intelligence ,  melibatkan
pemangku kepentingan utama. b) Proses  perbaikan  berkelanjutan: Terapkan proses perbaikan berkelanjutan  berdasarkan  hasil evaluasi  untuk  meningkatkan efektivitas dan relevansi. Kerangka kerja ini dirancang untuk
memberikan  panduan  praktis  bagi lembaga  pendidikan  yang ingin mengintegrasikan augmented intelligence dalam  pembelajaran.  Dengan  fokus pada  kebutuhan  spesifik  dan  tujuan pendidikan, kerangka kerja ini diharapkan dapat mendukung transformasi positif dalam pengalaman pembelajaran.

## 4. Kesimpulan
Pendekatan augmented  intelligence (AI)  dalam  konteks  pembelajaran membuka potensi besar untuk meningkatkan efektivitas dan relevansi pendidikan.  Dengan  fokus  pada kolaborasi  antara  manusia  dan  mesin, augmented  intelligence memungkinkan personalisasi  pembelajaran,  umpan balik  real-time,  dan  adaptabilitas konten sesuai kebutuhan siswa. Dengan  mengintegrasikan  prinsip- prinsip  teori  pembelajaran,  seperti konstruktivisme, kognitif, dan
behaviorisme, augmented  intelligence menciptakan  lingkungan  pembelajaran
yang dinamis dan responsif. Meskipun memberikan dampak positif, implementasi augmented  intelligence perlu  mempertimbangkan  aspek  etika, privasi,  dan  keterlibatan  siswa  agar mencapai kesuksesan jangka panjang. Kerangka  kerja  yang  disusun sebagai panduan praktis untuk penerapan augmented  intelligence dalam pembelajaran  menunjukkan  langkah- langkah  esensial,  termasuk  analisis kebutuhan,  pemilihan  model  AI  yang sesuai, integrasi dalam kurikulum, dan pelibatan  siswa serta pendidik.  Aspek- etika dan privasi diintegrasikan sebagai bagian integral, menegaskan pentingnya penggunaan teknologi dengan  tanggung  jawab.  Dengan pemantauan  kinerja,  evaluasi  periodik, dan  perbaikan berkelanjutan, kerangka kerja  ini  memberikan  landasan  untuk memastikan kesuksesan dan perkembangan  berkelanjutan  dalam penerapan augmented  intelligence dalam pendidikan.
Secara  keseluruhan, augmented intelligence bukan  hanya  tentang meningkatkan  efisiensi  pembelajaran, tetapi  juga  membuka  pintu  untuk pengembangan  keterampilan  seumur hidup, pembelajaran yang berkelanjutan, dan pemberdayaan siswa.  Dengan  memahami  konsep dasar augmented intelligence dan mengikuti  panduan  praktis,  lembaga pendidikan dapat menjembatani kesenjangan  antara  teknologi  dan pembelajaran,  membuka  potensi  baru untuk  masa  depan  pendidikan  yang lebih baik.

## JIPIS

## 5. Referensi
Abbas,  S.,  &  Nurbaya,  N.  (2020).  Lifelong  Learning:  Pembelajaran  Kolaboratif Inklusif Untuk  Menyiapkan  Generasi  Digital  Yang  Humanis. AL- WARDAH: Jurnal Kajian Perempuan, Gender, dan Agama , 14 (1), 119–138. Crowe,  D.,  LaPierre,  M.,  &  Kebritchi,  M.  (2017).  Knowledge  Based  Artificial Augmentation  Intelligence  Technology:  Next  Step  in  Academic  Instructional Tools for Distance Learning. TechTrends , 61 (5), 494–506. https://doi.org/10.1007/s11528-017-0210-4
Dawis,  A. M.,  Himawan, I.  S., Meidelfi,  D., Ikhram,  F.,  Intan, I.,  Harun, R.,  Haris, M.S.,   Wahyuddin,  S.,  Yuniar,  E., &  Purnomo, R.  (2022). Artificial  Intelligence: Konsep  Dasar Dan Kajian Praktis . TOHAR MEDIA. Foundation, C. (n.d.). Berkenalan dengan Augmented intelligence yang Lebih Pintar dari Kecerdasan  Buatan .  Cast  Foundation.  Retrieved  10  October  2023,  from https://castfoundation.id/media/berkenalan-dengan-augmented-intelligence- yang-lebih-pintar-dari-kecerdasan-buatan/
Heller,  C.  H.  (2019).  NEAR-TERM  APPLICATIONS  OF  ARTIFICIAL INTELLIGENCE: Implementation  Opportunities  from  Modern  Business
Practices. Naval War   College Review , 72 (4), 73–100.
Janawi,  J.  (2019).  Memahami  Karakteristik  Peserta  Didik  dalam  Proses Pembelajaran. Tarbawy:  Jurnal  Pendidikan  Islam , 6 (2),  68–79.  Retrieved  10
October 2023, from   https://mediarep.org/items/0109872e-f214-4c1a-a6fb- 76fecbdb4fbc/full
Kurdi, M. S. (2021). Realitas Virtual Dan Penelitian Pendidikan Dasar: Tren Saat Ini dan   Arah Masa Depan. CENDEKIA: Jurnal Ilmu Sosial, Bahasa Dan Pendidikan ,
1 (4), 60– 85. Kurniawan,  D.,  Wibawa,  A.,  &  Anugrah,  P.  (2021).  Artificial  Intelligence  Sesuai Dengan Filsafat Pendidikan Ki Hajar Dewantara. Jurnal Inovasi Teknologi
Dan Edukasi   Teknik (JITET) , 1 (8), 599–611.
Masgumelar,  N.  K.,  &  Mustafa,  P.  S.  (2021).  Teori  belajar  konstruktivisme  dan implikasinya dalam pendidikan dan pembelajaran. GHAITSA: Islamic Education Journal , 2 (1), 49–57.
More,  M.,  &  Vita-More,  N.  (2013). The  Transhumanist  Reader:  Classical  and Contemporary   Essays  on  the  Science,  Technology,  and  Philosophy  of  the  Human Future . John Wiley &   Sons.
Pantan, F. (2023). Chatgpt Dan Artificial Intelligence: Kekacauan Atau Kebangunan Bagi   Pendidikan  Agama  Kristen  Di  Era Postmodern. Diegesis:  Jurnal  Teologi ,
8 (1), 111–
124. Risda,  R.,  Septriwinti,  F.  J.,  &  Nasution,  F.  (2023).  Pendekatan  Pemrosesan Informasi. MUDABBIR Journal Reserch and Education Studies , 3 (1), 49–59.
Rofiah,  N.  H.  (2016).  Menerapkan  multiple  intelligences  dalam  pembelajaran  di sekolah dasar. DINAMIKA  Jurnal  Ilmiah  Pendidikan  Dasar , 8 (1). http://jurnalnasional.ump.ac.id/index.php/Dinamika/article/view/937
Sabilla, A. K., & Sutanti, T. (2023). Peran bimbingan konseling dalam memperkuat pendidikan  di  era  society  5.0. Prosiding  Seminar  Nasional  Bimbingan  Dan
Konseling Universitas Ahmad Dahlan , 3 . Sharma, M. (2019). Augmented intelligence : A Way for Helping Universities to Make Smarter  Decisions.  In  V.  S.  Rathore, M.  Worring,  D.  K. Mishra,  A.  Joshi,  &  S. Maheshwari (Eds.), Emerging Trends in Expert Applications and Security (pp. 89– 95). Springer. https://doi.org/10.1007/978-981-13-2285-3_11
Stevanus,  K.  (2021).  Menyoal  Konsep  Kesembuhan  Tubuh:  Suatu  Kajian  Teologis: Questioning the Concept of Body Healing: A Theological Study. PASCA: Jurnal Teologi Dan Pendidikan Agama Kristen , 17 (2), 159–170. Teigens,  V.  (n.d.). Kecerdasan  Umum  Buatan (Vol.  1).  Cambridge  Stanford  Books. Retrieved 10 October 2023.
Wardani, N. N., Herdiansyah, M. A., & Fauzi, M. M. (2023). Vitelly (Electrovibration Real   Time  Analyze):  Innovation  Utilizing  Electro-vibration  Technology  and
Artificial Intelligence for Texture Projection of Digital Selling Objects as an Effort to Prevent  E-commerce  Fraud  in  Indonesia. Prosiding  Seminar Nasional  Ilmu  Manajemen,  Ekonomi,  Keuangan  Dan  Bisnis , 2 (1),  41–52. https://journal.formosapublisher.org/index.php/snimekb/article/view/4603